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两种类型的数字音频篡改检测算法研究

两种类型的数字音频篡改检测算法研究

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作者： SANJAY KUMAR ROUNIYAR 华南理工大学

学位级别：硕士

最近,越来越多用户使用多媒体设备。由于市场趋势和不同类型的电子产品的需求,各种便携式记录设备容易获得,使得将音频资料从一个地方转移到另一个地方非常容易。在现实生活中,强大的软件实用性强,用途广泛,有许多功能强大的数字音频编... 详细信息

最近,越来越多用户使用多媒体设备。由于市场趋势和不同类型的电子产品的需求,各种便携式记录设备容易获得,使得将音频资料从一个地方转移到另一个地方非常容易。在现实生活中,强大的软件实用性强,用途广泛,有许多功能强大的数字音频编辑软件,可以轻松编辑音频文件并实现所需的更改。这些被操纵的音频文件,如果在法院作为司法程序作为证据使用时,对于任何原因或事件中的证据都可能导致不良后果,这些后果可能会在社会或者在其他任何形式下都是不想看到的。因此,识别数字音频文件的完整性以及音频取证的重要性变得非常重要。数字音频篡改检测技术正在不同机构中广泛使用,以检查音频数据的可靠性和真实性。这项研究工作主要集中在基于内容的复制粘贴篡改检测和拼接篡改检测。这项研究工作的主要工作如下:1.讨论并解释数字音频篡改检测的基本原理;以及数字音频篡改检测技术的一般检测流程。模拟两种不同的音频篡改检测方法,并分析实验结果并指出其局限性。2.本文针对同音频数字音频复制篡改行为,提出了一种基于距离相似性度量的篡改识别和定位方法。通过使用距离相似性度量来确定音频特征的相似程度。欧式距离和切比雪夫距离是本文所提出的方法中所使用的距离度量。基音频率是音频特征之一,本文使用基音跟踪(Yet Another Algorithm for Pitch Tracking(YAAPT))算法来提取基音序列特征,通过计算距离并与阈值进行比较,来确定音频文件中的复制粘贴篡改。该方法能够在提高运算时间的同时有效地检测复制篡改检测,并在检测的同时提高准确率。3.本文提出了一种基于信道响应多特征联合的音频拼接检测与定位方法。使用Relative Spectra-Mel Frequency Cepstral Coefficient(RASTA-MFCC)系数的高斯混合模型(GMM)来进行盲信道估计。使用音频信号的信道响应以及待测信号的对数谱特征的动态和静态信息来构建篡改和定位的特征。然后采用序列前向选择(SFS)算法来进行特征选取。最后在定位检测时,我们首先确定音频是否被篡改,然后以多个起始音频帧特征的平均值作为参考特征,分别计算参考特征和每个其他音频特征帧的相关系数,判断相关系数的一致性是否发生变化来检测篡改。与现有算法相比,该算法提高了篡改的检测率。

关键词：数字音频取证音频复制粘贴检测音频拼接篡改检测距离的相似度序列前向选择(SFS)

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